在 Julia 中估计概率分布并从中采样答案

【问题标题】：Estimating a probability distribution and sampling from it in Julia在 Julia 中估计概率分布并从中采样
【发布时间】：2017-03-01 07:16:27
【问题描述】：

我正在尝试使用 Julia 使用 N 个观察到的数据点（存储为 Float64 数字的数组）来估计一个连续的单变量分布，然后从这个估计的分布中采样。我没有先验知识限制对某些分布系列的关注。

我正在考虑使用 KernelDensity 包来估计分布，但我不确定如何从结果输出中进行采样。

任何帮助/提示将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对估计分布没有任何限制，一个自然的候选者将是经验分布函数（参见Wikipedia）。对于这个分布，有非常好的关于收敛到实际分布的定理（参见Dvoretzky–Kiefer–Wolfowitz inequality）。

有了这个选择，采样就特别简单。如果dataset 是当前样本的列表，那么dataset[rand(1:length(dataset),sample_size)] 是来自经验分布的一组新样本。使用 Distributions 包，它可能更具可读性，如下所示：

using Distributions
new_sample = sample(dataset,sample_size)

最后，核密度估计也不错，但可能需要选择一个参数（核及其宽度）。这表明了对某个分布族的偏好。从核分布中抽样与从经验分布中抽样惊人地相似： 1. 从经验分布中选择一个样本； 2. 使用核函数中的样本扰动每个样本。

例如，如果核函数是宽度为w 的正态分布，则扰动样本可以计算为：

new_sample = dataset[rand(1:length(dataset),sample_size)]+w*randn(sample_size)

【讨论】：

“惊人地相似” -> “直接等效”
谢谢你，@DanGetz！如此简单、整洁的解决方案！
@Chai 我只是想补充一点，DanGetz 在这个非常好的答案中提出的是，出于所有实际目的，一个 iid 引导程序。请注意，如果您的数据不是 iid（例如，如果它是时间序列数据），那么您可能需要使用更稳健的采样方案，例如如果您希望重新采样的数据具有与原始数据相同的统计属性，则为依赖引导程序。
顺便说一句，@DanGetz，我认为代码 sn-p new_sample = dataset[rand(1:length(dataset),sample_size)+wrandn(sample_size) 缺少右方括号在噪声项之前，应该是： new_sample = dataset[rand(1:length(dataset),sample_size)+wrandn(sample_size) 我自己无法进行此编辑（编辑太短... )，但是对于将来看到此内容的任何人来说，这将是一件好事。你能做这个编辑吗？谢谢！
@ARM 如果您需要进行依赖引导，我已经为它编写了一个包here。我还没有将它添加到元数据中，但我希望将它更新到 v0.5 并在接下来的一两个月的某个时间添加。